哈尔滨工业大学科研创新基金(HITNSRIF2010040)
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 相关作者：赵巍吴锐崔淑梅刘家锋更多>>
- 相关机构：哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：哈尔滨工业大学科研创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多/高光谱遥感数据的类立体纹理特征被引量：1
- 2012年
- 鉴于多/高光谱遥感数据同源同点多波段同时获取的特点,提出了基于灰度级差关联概率矩阵(Gray Level Difference Associated Possibility matrix,GLDAP)的视觉差异分析方法,以有效地利用图像底层数据及数据之间的相关性.根据地物的波谱特性,统计两波段图像灰度协同变化的规律并记录在GLDAP矩阵中,基于此矩阵提取了遥感数据的类立体纹理特征.将该方法与灰度共生矩阵(GLCM)纹理分析方法的遥感地物分类性能比较,实验结果表明:基于GLDAP的纹理提取及分析表现出良好的性能,3种地物分类效果明显优于GLCM方法,能够减少因单波段中地物可分性差而导致的误识,克服了GLCM方法对图像统计描述的局限性,在相同时间开销下GLDAP方法较GLCM有更优的解译分析精度.
- 赵巍崔淑梅吴锐刘家锋
